RTX 3070 Ti
51 modelli IA entrano in 8 GB di VRAM in Q4 nativo. 17 altri funzionano con offloading CPU. Benchmark reali qui sotto.
llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · metodologia →
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Specifiche complete
NVIDIA · 2021-06
| VRAM | 8 GB GDDR6X |
| Banda | 608 GB/s |
| FP16 TFLOPS | 21.7 |
| AI Score | 43 / 140 |
| CUDA Cores | 6,144 |
| Tensor Cores | 192 |
| TDP | 290 W |
| PCIe | Gen 4 |
| Slots | 2.5 |
| Power Connector | 2x 8-pin |
| Fascia di prezzo | Fascia media |
| Rilascio | 2021-06 |
Benchmark IA
Misurazioni reali di inferenza — llama.cpp Q4_K_M
| Attivita | Risultato |
|---|---|
| Llama 1B Q4 | 320 tok/s |
| Llama 3B Q4 | 128 tok/s |
| Llama 7B Q4 | 42 tok/s |
| Llama 13B Q4 | VRAM N/D |
| Llama 30B Q4 | VRAM N/D |
| Llama 70B Q4 | Offload o multi-GPU |
| Stable Diffusion 512px | 5s / img |
| Whisper Large RTF | 0.6x |
RTF < 1.0 = piu veloce del tempo reale. Per Stable Diffusion e Whisper, piu basso e meglio; per tokens/s, piu alto e meglio.
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51 modelli entrano interamente in VRAM · 17 con offloading CPU
Whisper Large V3
Stable Diffusion 3.5 Medium
Stable Diffusion 3 Medium
Gemma 4 12B
Stable Diffusion XL
Qwen2.5 Coder 14B
Qwen3 14B
Gemma 3 12B
Vedi tutti i 51 modelli compatibili →
Funziona anche con offloading CPU (17)
- Flux.1 Dev 8 GB Q2
- Stable Diffusion 3.5 Large 8 GB Q2
- Gemma 4 27B 7.4 GB Q2 Come installare →
- Gemma 2 27B 8 GB Q2 Come installare →
- Mistral Small 3 7.2 GB Q2 Come installare →
- Phi-4 4.2 GB Q2 Come installare →
- Flux.1 Schnell 8 GB Q2
- Devstral Small 2 24B 6.6 GB Q2 Come installare →
- DeepSeek R1 Distill 14B 4.2 GB Q2 Come installare →
- Qwen3.5 27B 7.4 GB Q2 Come installare →
- Magistral Small 24B 6.6 GB Q2 Come installare →
- Qwen2.5 14B 4.2 GB Q2 Come installare →
- DeepSeek Coder V2 5 GB Q2 Come installare →
- Mistral Small 3.2 6.6 GB Q2 Come installare →
- StarCoder 2 15B 4.5 GB Q2 Come installare →
- Mistral Small 3.1 6.6 GB Q2 Come installare →
- DeepSeek V2 Lite 5 GB Q2 Come installare →
RTX 3070 Ti · Amazon
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RTX 3070 Ti per IA locale
RTX 3070 Ti con 8GB di GDDR6X e un'opzione solida per IA locale. Questa GPU copre i modelli piu usati in quantizzazione Q4 e permette carichi piu grandi in base alla VRAM disponibile.
Nei benchmark reali, RTX 3070 Ti raggiunge 42 token/secondo su Llama 7B Q4. Puoi eseguire 51 modelli interamente in VRAM, con altri 17 modelli in offloading CPU.
Per verificare in dettaglio la compatibilita di ogni modello, usa il calcolatore VRAM. Puoi anche consultare le guide introduttive per configurare il tuo ambiente locale.
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